| Titre : | Model Selection Using Response Measurement Bayesian Probabilistic Approach (2006) |
| Titre original : | Choix Modèle en Utilisant l'Approche Probabiliste Bayésienne de Mesure de Réponse |
| Auteurs : | James L. Beck, Auteur ; Ghanem, Roger G., Éditeur scientifique ; Yuen, Ka-Veng, Auteur |
| Type de document : | Article : texte imprimé |
| Dans : | Journal of engineering mechanics (Vol. 130 N°2, Fevrier 2004) |
| Article en page(s) : | 192-203 p. |
| Note générale : | Génie Mécanique |
| Langues : | Anglais |
| Index. décimale : | 621.34 |
| Tags : | Bayesian analysis Model studies Time series Probabilistic methods Mechanical systems Measurement Excitation Analyse bayésienne Etudes de modèle série chronologique Méthodes probabilistes Systèmes mécaniques Mesure |
| Résumé : |
A Bayesian probabilistic approach is presented for selecting the most plausible class of models for a structural or mechanical system within some specified set of model classes, based on system response data. The crux of the approach is to rank the classes of models based on their probabilities conditional on the response data which can be calculated based on Bayes' theorem and an asymptotic expansion for the evidence for each model class. The approach provides a quantitative expression of a principle of model parsimony or of Ockham's razor which in this context can be stated as "simpler models are to be preferred over unnecessarily complicated ones." Examples are presented to illustrate the method using a single-degree-of-freedom bilinear hysteretic system, a linear two-story frame, and a ten-story shear building, all of which are subjected to seismic excitation.
Une approche probabiliste bayésienne est présentée pour choisir la classe la plus plausible des modèles pour un système structural ou mécanique dans un certain ensemble indiqué de classes modèles, basé sur des données de réaction de système. Le noeud de l'approche doit ranger les classes des modèles basés sur leurs probabilités conditionnelles sur les données de réponse qui peuvent être calculées ont basé sur le théorème et une expansion asymptotique de Bayes'pour l'évidence pour chaque classe modèle. L'approche fournit une expression quantitative d'un principe de la parcimonie modèle ou du rasoir d'Ockham qui dans ce contexte peut être énoncé comme "des modèles plus simples doivent être excédent préféré ont inutilement compliqué ceux." Des exemples sont présentés pour illustrer la méthode en utilisant un seul degré de système par hystérésis bilinéaire de liberté, d'une armature linéaire de deux histoires, et d'un bâtiment de cisaillement de dix histoires, qui sont soumis à l'excitation séismique. |
| En ligne : | jimbeck@caltech.edu |
